基于注意力机制的文本情感倾向性研究OA北大核心CSCDCSTPCD
Text sentiment analysis based on attention mechanism
社交媒体上短文本情感倾向性分析作为情感分析的一个重要分支, 受到越来越多研究人员的关注.为了改善短文本特定目标情感分类准确率, 提出了词性注意力机制和LSTM相结合的网络模型PAT-LSTM.将文本和特定目标映射为一定阈值范围内的向量, 同时用词性标注处理句子中的每个词, 文本向量、词性标注向量和特定目标向量作为模型的输入.PAT-LSTM可以充分挖掘句子中的情感目标词和情感极性词之间的关系, 不需要对句子进行句法分析, 且不依赖情感词典等外部知…查看全部>>
As an important branch of sentiment analysis, short-text sentiment classification on social media has attracted more and more researchers' attention. To improve the accuracy of the short text target-based sentiment classification, we propose a network model that combines the part-of-speech attention mechanism with long short-term memory (PAT-LSTM). The text and the target are mapped to a vector within a certain threshold range. In addition, each word in the …查看全部>>
裴颂文;王露露
上海理工大学光电信息与计算机工程学院, 上海 200093复旦大学管理学院, 上海 200433
信息技术与安全科学
注意力机制长短时记忆网络短文本情感分析
attention mechanismLSTMshort textsentiment analysis
《计算机工程与科学》 2019 (2)
数据并行与线程并行合一的可伸缩处理器体系结构
343-353,11
上海市浦江人才计划(16PJ1407600)中国博士后科学基金(2017M610230)国家自然科学基金(61332009,61775139)计算机体系结构国家重点实验室开放题目(CARCH201807)
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